A Cross-Language Investigation into Jailbreak Attacks in Large Language Models

📄 arXiv: 2401.16765v1 📥 PDF

作者: Jie Li, Yi Liu, Chongyang Liu, Ling Shi, Xiaoning Ren, Yaowen Zheng, Yang Liu, Yinxing Xue

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2024-01-30

💡 一句话要点

提出多语言监狱突破攻击研究以增强大语言模型安全性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 监狱突破攻击 多语言处理 大语言模型 安全性评估 语义保留算法 模型微调 可解释性分析

📋 核心要点

  1. 当前大语言模型面临的监狱突破攻击，尤其是多语言攻击，尚未得到充分研究，缺乏系统的实证分析。
  2. 本文提出了一种新颖的语义保留算法，旨在创建多语言监狱突破数据集，并对多种LLMs进行评估。
  3. 实验结果显示，所提出的缓解策略有效降低了攻击成功率，提升了模型的安全性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）因其先进的文本生成能力而日益受到关注，但它们面临着包括“监狱突破”攻击在内的安全挑战。尤其是多语言监狱突破攻击，通过将恶意问题翻译成多种语言以规避安全过滤器，目前尚缺乏全面的实证研究。为填补这一研究空白，本文开展了广泛的实证研究，开发了一种新颖的语义保留算法以创建多语言监狱突破数据集，并对包括GPT-4和LLaMa在内的多种开源和商业LLMs进行了全面评估。此外，本文还进行了可解释性分析，以揭示多语言监狱突破攻击的模式，并实施了一种微调缓解方法。研究结果表明，所提出的缓解策略显著增强了模型防御能力，攻击成功率降低了96.2%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多语言监狱突破攻击对大语言模型的安全威胁，现有方法在应对多语言攻击时效果不佳，缺乏系统的实证研究。

核心思路：论文提出了一种新颖的语义保留算法，通过翻译恶意问题生成多语言数据集，从而有效评估和缓解多语言监狱突破攻击。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型评估和可解释性分析三个主要模块。首先，利用语义保留算法生成多语言数据集；其次，对多种LLMs进行评估；最后，实施微调策略以增强模型防御。

关键创新：最重要的技术创新在于提出的语义保留算法，能够有效生成多语言攻击样本，与传统方法相比，显著提高了攻击的隐蔽性和有效性。

关键设计：在模型微调过程中，采用了特定的损失函数和参数设置，以确保模型在防御多语言攻击时的有效性和鲁棒性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的微调缓解策略显著提高了模型的防御能力，攻击成功率降低了96.2%。这一结果在多种开源和商业LLMs中均得到了验证，显示出该方法的广泛适用性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大语言模型的安全性提升、在线内容生成平台的安全防护以及多语言处理系统的安全评估。通过增强模型对多语言监狱突破攻击的防御能力，能够有效保护用户免受不当内容生成的影响，提升整体系统的安全性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have become increasingly popular for their advanced text generation capabilities across various domains. However, like any software, they face security challenges, including the risk of 'jailbreak' attacks that manipulate LLMs to produce prohibited content. A particularly underexplored area is the Multilingual Jailbreak attack, where malicious questions are translated into various languages to evade safety filters. Currently, there is a lack of comprehensive empirical studies addressing this specific threat. To address this research gap, we conducted an extensive empirical study on Multilingual Jailbreak attacks. We developed a novel semantic-preserving algorithm to create a multilingual jailbreak dataset and conducted an exhaustive evaluation on both widely-used open-source and commercial LLMs, including GPT-4 and LLaMa. Additionally, we performed interpretability analysis to uncover patterns in Multilingual Jailbreak attacks and implemented a fine-tuning mitigation method. Our findings reveal that our mitigation strategy significantly enhances model defense, reducing the attack success rate by 96.2%. This study provides valuable insights into understanding and mitigating Multilingual Jailbreak attacks.